光伏组件双二极管模型参数辨识混合方法研究

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精确建立光伏组件的数学模型是进行光伏发电系统理论研究的基础。针对单二极管模型精度低、双二极管模型参数过多求解困难的问题,在不做任何近似处理的前提下,以双二极管模型为基础,提出基于自适应混沌粒子群算法的混合求解方法,兼顾了模型精度和算法复杂度。该方法仅利用标准条件下的短路电流、开路电压、最大功率点电压、最大功率点电流、电压温度系数和电流温度系数这6个参数便可求解出一般工况下模型的各个参量。对不同类型的光伏组件,在不同的运行条件下进行光伏特性仿真,验证了所提出方法的有效性和精确性。
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在对模拟信号进行信号采集处理时,需要利用模数转换器(Analog to Digital Converter,ADC)将模拟信号变为易于处理的数字信号。而ADC参数指标的好坏将直接影响整个系统的性能。评估ADC参数指标好坏的一个重要指标是ADC的有效位数(Effective Number of Bits,ENOB)。对此,通过添加Hanning窗、数据预处理及快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)移位等方式来防止频谱泄露,提高测量精度;利用MATLAB进行ADC有效位数理论仿